麻省理工学生的AI学习方法！

大家好呀，我是飞鱼

最近在外网有个视频疯狂被转：MIT（麻省理工）学霸 2 天搞定一门课。

❝

简单说就是：麻省理工有个学生进教室之前就已经把课都学完了。

他总结了一套学习方法，叫做：Context Stacking（超前学习法，他自己取的😂）。

这里面他用了一个 AI 工具叫做 NoteBookLM，这个我之前推荐很多次了，很好用。

❝

这位麻省理工的学生把指定的阅读材料，上周的课件，3 到 4 篇的相关论文，还有未完成的作业，全部的都丢进去。

关键是上周的内容也要放，因为 AI 需要看到前后联系才能帮你去建立真正的知识框架。

但同样的工具，他做的事情，能这么有效率，到底跟 99% 的人差在哪?

其实差在他不问答案，他问框架。

大多数人打开 AI，第一句话都是：请问 XXX 是什么？

但是他主要问了三个问题。

第一个：

❝

这周的 5 个核心概念是什么？它们跟上周学的东西有什么关系？

第二个：

❝

如果我要把这门课教给一个完全没有基础的人，我需要真正的搞懂哪些东西？

这个问题最好，当你试图用最简单的语言解释一个概念，卡住的地方就是你真正的知识漏洞。

第三个：

❝

教授会怎么去出题，才能抓住那些只懂表面不懂底层逻辑的学生？

这是强迫自己站在出题人的位置去想什么样的题才能把背过答案和真正理解的人给他区分开来。

我们学习某个知识，你就必须得先知道这个知识点的底层逻辑是什么？能出题才说明你真的懂了。

最后 3 个问题问完，他清楚知道了哪里是真的懂，哪里还有漏洞，剩下的时间只做一件事，叫做填补漏洞。

就是不去学已经会的，只补他不会的。

所以当他坐进课堂，教授讲的内容对他来说已经不是新知识了，而是在印证他已经掌握的东西。

他唯一要记的是那些意料之外的部分，那个才是这堂课真正新增的价值。

所以普通人把课堂当做学习的起点，他把课堂当做验证和补漏的地方，这个是完全不同的学习逻辑。

其实现在 99% 的人把 AI 当升级版的 Google：问个答案、复制贴上、下次从零开始。

❝

剩下 1% 的人把 AI 当最严厉的私人教练：逼自己提问、逼自己被质问、逼自己把不会的暴露出来。

最后说下，这时代要学的从来不是哪个 AI 工具，是你愿不愿意把它当成叫得动的私人教练，而不是省你时间的便利商店。

❝

最后想看技术文章的，可以去我的个人网站：http://hardyfish.top/